| 灰色预测神经网络PID控制研究 |
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| 引用本文： | 彭道刚,杨平,张浩,徐春梅.灰色预测神经网络PID控制研究[J].控制工程,2006,13(4):344-347. |
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| 作者姓名： | 彭道刚 杨平 张浩 徐春梅 |
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| 作者单位： | 1. 上海电力学院,信息与控制技术系,上海,200090;同济大学,CIMS研究中心,上海,200092
2. 上海电力学院,信息与控制技术系,上海,200090 |
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| 基金项目： | 上海市教委资助项目;上海市学科建设项目 |
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| 摘 要： | 由于火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性，传统的串级PID控制方法不能适应负荷变化，因而难以取得满意的控制效果。因灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点，将灰色预测控制及神经网络相结合，提出了基于灰色预测的神经网络PID控制策略。仿真研究表明，该策略的控制效果优于常规的PID控制，能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质，具有较强的鲁棒性和自适应能力。
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| 关 键 词： | 灰色预测 神经网络 过热汽温系统 火电厂 |
| 文章编号： | 1671-7848(2006)04-0344-04 |
| 修稿时间： | 2006年3月28日 |
Neural Network PID Control with Grey Prediction |
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| PENG Dao-gang,YANG Ping,ZHANG Hao,XU Chun-mei.Neural Network PID Control with Grey Prediction[J].Control Engineering of China,2006,13(4):344-347. |
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| Authors: | PENG Dao-gang YANG Ping ZHANG Hao XU Chun-mei |
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| Abstract: | Because of the large time constant,long time-delay and time-varying characteristics of superheated steam temperature control system in thermal power plant,traditional PID cascade control strategy cannot achieve good control performance.Grey prediction with the virtues of few data,small information and a little of operation,is combined with neural network.A neural network PID control strategy with grey prediction is presented. Simulation results show that this strategy can adapt the changing for parameters of the object and possess well control performance compared with PID control.It has strong robustness and self-adaptive ability. |
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| Keywords: | grey prediction neural network superheated steam temperature system power plant |
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